基于YOLOv8的PCB缺陷检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
💡💡💡本文摘要：基于YOLOv8的PCB缺陷检测系统，并阐述了整个数据制作和训练可视化过程，最后通过Pyside UI界面进行展示。 博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富； 原创自研系列， 2024年计算机视觉顶会创新点 《YOLOv8原创自研》 《YOL...
DTW-KNN 用于液压故障检测（python）
1 介绍 本文提取特征，然后用于液压故障检测，每一条特征都是时间序列问题，所以使用了DTW-KNN模型，该模型的原来不做解释，大家可以自行查找。 2 数据集介绍 所有数据都在文件夹下，这是一个公开数据集，其中profile.txt是类别标签，我们只取其中的一列，而其他的是特征，我们只用PS这些文件。 3 数据处理 读取所有PS的文件，然后取平均值作为特征 dir_path = '液压data' de...
2024 年最新使用 Wechaty 开源框架搭建部署微信机器人（微信群客服积极性检测案例）
项目需求概述 想要实现微信群机器人进行指定部分群进行定时检测，判断群是否存在指定管理员没有进行及时回复的消息，从而在群里发送提醒管理员进行回复。 Package.json 依赖 "dependencies": { "moment": "^2.29.4", "qrcode-terminal": "^0.12.0", "wechaty": "^1.20.2"} 初始化获取群信息 bot.on('rea...
基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统
💡💡💡本文摘要：基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统，属于小目标检测范畴，并阐述了整个数据制作和训练可视化过程， 博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富； 原创自研系列， 2024年计算机视觉顶会创新点 《YOLOv8原创自研》 《YOLOv5原创...
【目标检测】NMS算法的理论讲解
将NMS就必须先讲IOU， IOU就是交并比，两个检测框的交集除以两个检测框的并集就是IOU 为什么要做NMS操作，因为要去除同一个物体的多的冗余检测框 那么NMS算法是如何做的呢？ 以上是算法的流程图 下面讲解算法的流程 首先输入是预测框的集合B，置信度分数S，IoU的阈值 τ \tau τ，以及置信度的阈值T ①首先我们创建一个过滤后的检测框的集合F 将这个集合设为空集进行初始化 ②根据置信度的...
基于YOLOv8的绝缘子检测系统
💡💡💡本文摘要：基于YOLOv8的绝缘子小目标检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程 1.YOLOv8介绍 Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练...
Halcon3D表面平面度和缺陷检测-平面矫正法
//平面度检测，平面差值法https://blog.csdn.net/m0_51559565/article/details/137148735//倾斜平面矫正https://blog.csdn.net/m0_51559565/article/details/137146179 前言 我的上一篇博客针对了对常见的平面度检测的方法——平面差值法做了简单的讲解。但是我也提到平面差值法有诸多的缺点，...
【信号处理】基于DGGAN的单通道脑电信号增强和情绪检测（tensorflow）
关于 情绪检测，是脑科学研究中的一个常见和热门的方向。在进行情绪检测的分类中，真实数据不足，经常导致情绪检测模型的性能不佳。因此，对数据进行增强，成为了一个提升下游任务的重要的手段。本项目通过DCGAN模型实现脑电信号的扩充。 图片来源：https://www.medicalnewstoday.com/articles/seizure-eeg 工具 数据 方法实现 DCGAN速递：https://a...
pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建
to_your_data', transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) 3.检测任务创建Dataset和DataLoader （1）Dataset需要返回图像和对应的边界框信息 class DetectionDataset(Dataset): def __init...
音频干扰检测（时域方法）
请注意注释掉的代码：逐个包络比对就不能加窗了。 import librosa import numpy as np from scipy.signal import windows import matplotlib.pyplot as plt # 读取音频文件 audio_file = 'sine.wav' signal, sample_rate = librosa.load(audio_file,...